Predykcyjne utrzymanie ruchu – szybki zysk z AI w produkcji
Wielu producentów zastanawia się dziś, jak realnie wykorzystać sztuczną inteligencję w codziennej działalności. O AI mówi się dużo, ale w praktyce łatwo utknąć w fazie planów, analiz i prototypów, które nigdy nie przekładają się na wynik finansowy. Jednym z rozwiązań, które daje szybki i mierzalny efekt, jest predykcyjne utrzymanie ruchu.
Tradycyjny model utrzymania ruchu często opiera się na reagowaniu na awarie lub sztywnym harmonogramie przeglądów. Problem w tym, że niespodziewane usterki powodują kosztowne przestoje, a z kolei zbyt częste serwisy generują niepotrzebne koszty. AI pozwala wyjść z tego błędnego koła – analizuje dane z czujników (np. wibracje, temperaturę, ciśnienie) oraz historię napraw, aby wykryć wzorce poprzedzające awarię. W praktyce oznacza to, że zespół może otrzymać ostrzeżenie z dużym wyprzedzeniem, zanim pojawi się realny problem.
Efekt? Planowana konserwacja zamiast nagłych zatrzymań. Można lepiej rozłożyć obciążenie zespołu, zamówić części z wyprzedzeniem i uniknąć sytuacji, w której cała linia stoi, a koszty rosną z każdą minutą.
Przykład z branży motoryzacyjnej świetnie pokazuje potencjał tej technologii. Producent części samochodowych wdrożył model AI do monitorowania krytycznej pompy. Początkowo analizowano tylko wibracje, co pozwoliło przewidzieć ok. 60% awarii. Po dodaniu danych o temperaturze i ciśnieniu skuteczność wzrosła do 75%.
Już w pierwszym miesiącu udało się zapobiec trzem poważnym przestojom i zmniejszyć liczbę nieplanowanych zatrzymań o 42%. To wymierne oszczędności – zarówno czasu, jak i pieniędzy – oraz większa pewność, że produkcja przebiegnie zgodnie z planem.
Co ważne, taki projekt nie wymaga perfekcyjnych danych ani ogromnych nakładów finansowych. Kluczowe są cztery kroki:
- Wybór najbardziej krytycznego elementu linii – tam, gdzie awaria kosztuje najwięcej.
- Zebranie dostępnych danych z ostatnich miesięcy – nawet jeśli nie są idealne.
- Wyznaczenie lidera projektu („championa”) – osoby, która rozumie problem i ma decyzyjność.
- Start od prostego modelu AI – z czasem można go udoskonalać, dodając kolejne źródła danych.
Predykcyjne utrzymanie ruchu to idealny pierwszy krok w stronę inteligentnej fabryki. Daje szybki zwrot z inwestycji, buduje zaufanie zespołu do AI i tworzy solidny fundament pod kolejne projekty – od optymalizacji jakości po prognozowanie popytu. W świecie, gdzie każda godzina przestoju oznacza straty, przewidywanie awarii staje się przewagą konkurencyjną, której nie warto odkładać na później.
Źródło: IFS.com
Skontaktuj się z nami!
Masz pytanie? Napisz do nas, a skontaktujemy się z Tobą i pomożemy wybrać najlepsze rozwiązanie dla Twojego biznesu!
Skontaktuj się z nami!
Masz pytanie? Napisz do nas, a skontaktujemy się z Tobą i pomożemy wybrać najlepsze rozwiązanie dla Twojego biznesu!